TÍNH KHẢ DỤNG, HIỆU QUẢ VÀ MỨC ĐỘ THAM GIA CỦA NGƯỜI HỌC ĐỐI VỚI CÁC CÔNG CỤ TARI AI TRONG DẠY VÀ HỌC NGÔN NGỮ
Nội dung chính của bài viết
Tóm tắt
Nghiên cứu này khảo sát nhận thức của người dùng đối với các công cụ hỗ trợ trí tuệ nhân tạo (AI) do Viện Đào tạo và Nghiên cứu Ứng dụng (TARI) thuộc Trường Đại học Ngoại ngữ - Tin học TP. Hồ Chí Minh (HUFLIT) phát triển, nhằm nâng cao hiệu quả giáo dục ngôn ngữ. Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo ngày càng tác động sâu rộng đến hoạt động giáo dục, nghiên cứu đánh giá mức độ mà các công cụ AI được nội địa hóa có thể hỗ trợ tính khả dụng, hiệu quả và sự tham gia của người học trong lĩnh vực ngôn ngữ học. Dữ liệu được thu thập từ 271 người tham gia thông qua một bảng hỏi có cấu trúc gồm 18 câu hỏi thang đo Likert và 6 câu hỏi mở, nhằm thu thập cả dữ liệu định lượng và định tính. Quy trình làm sạch dữ liệu được thực hiện bằng Python, sau đó tiến hành Phân tích nhân tố khám phá (EFA) và Phân tích nhân tố khẳng định (CFA) để kiểm định thang đo. Kết quả EFA xác nhận cấu trúc ba nhân tố phù hợp với khung lý thuyết, trong khi CFA cho thấy mức độ phù hợp tốt của mô hình (CFI = 0,969; RMSEA = 0,052). Phân tích độ tin cậy cho thấy tính nhất quán nội tại cao của các cấu trúc đo lường (Cronbach’s Alpha = 0,944). Các chỉ số Độ tin cậy tổng hợp (CR) và Phương sai trích trung bình (AVE) củng cố giá trị hội tụ của các thang đo. Kết quả nghiên cứu cho thấy phần lớn người tham gia có nhận thức tích cực đối với các công cụ AI của TARI. Người học đánh giá các công cụ này dễ tiếp cận, có tính tương tác cao và hiệu quả trong việc hỗ trợ cả hiểu biết khái niệm lẫn ứng dụng thực tiễn. Các phản hồi định tính nhấn mạnh những ưu điểm như: khả năng cá nhân hóa, xử lý dữ liệu hiệu quả và gia tăng động lực học tập, đồng thời cũng ghi nhận một số hạn chế trong việc tái hiện các khía cạnh nhân văn của việc học ngôn ngữ. Nghiên cứu kết luận rằng các công cụ AI của TARI có tiềm năng lớn trong việc thúc đẩy giáo dục ngôn ngữ theo hướng toàn diện, hấp dẫn và có tác động tích cực. Việc tiếp tục cải tiến và phát triển dựa trên người dùng được khuyến nghị nhằm đảm bảo các công cụ này đáp ứng linh hoạt nhu cầu đa dạng của người học trong các bối cảnh giáo dục đang thay đổi nhanh chóng.
Từ khóa
công cụ AI, giáo dục ngôn ngữ, tính khả dụng, sự tham gia của người học, công nghệ giáo dục
Chi tiết bài viết
Tài liệu tham khảo
Albdrani, R., & Al-Shargabi, A. (2023). Investigating the effectiveness of ChatGPT for providing personalized learning experience: a case study. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 14(11), 1208-1213. https://doi.org/10.14569/ijacsa.2023.01411122
Alghabban, W., & Hendley, R. (2022). Perceived level of usability as an evaluation metric in adaptive e-learning. Sn Computer Science, 3(3), 238. https://doi.org/10.1007/s42979-022-01138-5
Anoir, L., Chelliq, I., Khaldi, M., & Khaldi, M. (2024). Design of an intelligent tutor system for the personalization of learning activities using case-based reasoning and multi-agent system. International Journal of Computing and Digital Systems, 15(1), 459–469. https://doi.org/10.12785/ijcds/160136
Asad, S. (2016). Instructional strategies to manage cognitive load in orthodontics. Annals of King Edward Medical University, 22(1), 35. https://doi.org/10.21649/akemu.v22i1.794
Atiomo, W., Ennab, F., Stanley, A., & Ezimokhai, M. (2024). Evaluating an obstetrics and gynecology teaching program for medical students incorporating simulation-based education underpinned by cognitive load theory. Frontiers in Medicine, 11. https://doi.org/10.3389/fmed.2024.1304417
Bai, L., Liu, X., & Su, J. (2023). ChatGPT: the cognitive effects on learning and memory. Brain-x, 1(3). https://doi.org/10.1002/brx2.30
Dahleez, K., El-Saleh, A., Alawi, A., & Abdelfattah, F. (2021). Higher education student engagement in times of pandemic: the role of e-learning system usability and teacher behavior. International Journal of Educational Management, 35(6), 1312–1329. https://doi.org/10.1108/ijem-04-2021-0120
Daulay, I. (2024). English teachers’ perceptions of technological pedagogical and content knowledge (TPACK) and its application in English language teaching: post-covid-19. JPP (Jurnal Pendidikan Dan Pembelajaran), 31(1), 1. https://doi.org/10.17977/jpp.v31i1.50794
Dong, L., Mohammed, S., Ibrahim, K., & Rezai, A. (2022). Fostering EFL learners’ motivation, anxiety, and self-efficacy through computer-assisted language learning- and mobile-assisted language learning-based instructions. Frontiers in Psychology, 13. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2022.899557
Douali, L., Selmaoui, S., & Bouab, W. (2022). Artificial intelligence in education: fears and faiths. International Journal of Information and Education Technology, 12(7), 650–657. https://doi.org/10.18178/ijiet.2022.12.7.1666
Gümüş, M., Kukul, V., & Düzenli̇, Ö. (2023). Mapping the research on educational technology: an overview through text mining. Kastamonu Eğitim Dergisi, 31(2), 202–217. https://doi.org/10.24106/kefdergi.1271474
Gwizdka, J. (2010). Distribution of cognitive load in web search. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 61(11), 2167–2187. https://doi.org/10.1002/asi.21385
Hamari, J., Shernoff, D., Rowe, E., Coller, B., Asbell-Clarke, J., & Edwards, T. (2016). Challenging games help students learn: an empirical study on engagement, flow and immersion in game-based learning. Computers in Human Behavior, 54, 170–179. https://doi.org/10.1016/j.chb.2015.07.045
Huang, F., Peng, D., & Teo, T. (2025). AI affordances and EFL learners’ speaking engagement: the moderating roles of gender and learner type. European Journal of Education, 60(1). https://doi.org/10.1111/ejed.70041
Islam, A., Mok, M., Gu, X., Spector, J., & Hai-Leng, C. (2019). Ict in higher education: an exploration of practices in Malaysian universities. IEEE Access, 7, 16892–16908. https://doi.org/10.1109/access.2019.2895879
Kadaruddin, K. (2023). Empowering education through generative ai: innovative instructional strategies for tomorrow’s learners. International Journal of Business Law and Education, 4(2), 618–625. https://doi.org/10.56442/ijble.v4i2.215
Krejtz, K., Duchowski, A., Niedzielska, A., Biele, C., & Krejtz, I. (2018). Eye tracking cognitive load using pupil diameter and micro saccades with fixed gaze. Plos One, 13(9), e0203629. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0203629
Kristiawan, D., Bashar, K., & Pradana, D. (2024). Artificial intelligence in English language learning: a systematic review of AI tools, applications, and pedagogical outcomes. The Art of Teaching English as a Foreign Language, 5(2), 207–218. https://doi.org/10.36663/tatefl.v5i2.912
Kusaini, E., Mahamod, Z., & Mohammad, W. (2022). Integration of technological pedagogical content knowledge components and inventive skills among Malay language teachers. International Journal of Academic Research in Business and Social Sciences, 12(9). https://doi.org/10.6007/ijarbss/v12-i9/14584
Lai, T. K. L., & Trinh, H. L. (2025). The effects of ChatGPT on academic writing proficiency among English-majored undergraduates at a university. VNU Journal of Foreign Studies, 41(3), 92-109. https://doi.org/10.63023/2525-2445/jfs.ulis.5514
Liu, G., Zou, M., Soyoof, A., & Chiu, M. (2024). Untangling the relationship between ai-mediated informal digital learning of English (ai-idle), foreign language enjoyment and the ideal l2 self: evidence from Chinese university EFL students. European Journal of Education, 60(1). https://doi.org/10.1111/ejed.12846
Luckin, R., & Cukurova, M. (2019). Designing educational technologies in the age of ai: a learning sciences-driven approach. British Journal of Educational Technology, 50(6), 2824–2838. https://doi.org/10.1111/bjet.12861
Nguyen, Q. H. (2025). The impact of Artificial Intelligence (AI) applications on students’ motivation, learning methods, and outcomes in foreign language acquisition. VNU Journal of Foreign Studies, 41(5), 102-116. https://doi.org/10.63023/2525-2445/jfs.ulis.5547
Padmavathi, M. (2017). Preparing teachers for technology-based teaching-learning using TPACK. I-Manager S Journal on School Educational Technology, 12(3), 1-9. https://doi.org/10.26634/jsch.12.3.10384
Rodríguez-Abitia, G., Pérez, S., Soledad, M., & López-Caudana, E. (2020). Digital gap in universities and challenges for quality education: a diagnostic study in Mexico and Spain. Sustainability, 12(21), 9069. https://doi.org/10.3390/su12219069
Shu, X. (2016). An action research on TPACK’s influence on teachers of national open university: exemplified with an English teacher of Zhejiang radio and tv university. Oalib, 3(1), 1–6. https://doi.org/10.4236/oalib.1102336
Teng, J., Wan, F., Kong, Y., & Kim, J. (2023). Machine learning-based cognitive load prediction model for AR-HUD to improve OSH of professional drivers. Frontiers in Public Health, 11. https://doi.org/10.3389/fpubh.2023.1195961
Tlili, A., Shehata, B., Adarkwah, M., Bozkurt, A., Hickey, D., Huang, R., others, & Agyemang, B. (2023). What if the devil is my guardian angel: ChatGPT as a case study of using chatbots in education. Smart Learning Environments, 10(1). https://doi.org/10.1186/s40561-023-00237-x
Vall, R., & Araya, F. (2023). Exploring the benefits and challenges of AI-language learning tools. The International Journal of Social Sciences and Humanities Invention, 10(1), 7569–7576. https://doi.org/10.18535/ijsshi/v10i01.02
Wang, X. (2022). Enhancing Chinese EFL students’ academic engagement: the impact of l2 enjoyment and academic motivation. Frontiers in Psychology, 13. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2022.914682
Willis, V. (2024). The role of artificial intelligence (AI) in personalizing online learning. Journal of Online and Distance Learning, 3(1), 1–13. https://doi.org/10.47941/jodl.1689
Yu, H., Guo, Y., Yang, H., Zhang, W., & Dong, Y. (2024). Can ChatGPT revolutionize language learning? Unveiling the power of AI in multilingual education through user insights and pedagogical impact. European Journal of Education, 60(1). https://doi.org/10.1111/ejed.12749
Zainuddin, M. (2024). Teachers’ perceptions of AI tools in enhancing student engagement for English language learning. RSELTL, 2(6), 367–380. https://doi.org/10.62583/rseltl.v2i6.64
Zhou, C., & Hou, F. (2024). Can AI empower L2 education? Exploring its influence on the behavioural, cognitive and emotional engagement of EFL teachers and language learners. European Journal of Education, 59(4). https://doi.org/10.1111/ejed.12750